Multicomponent diffusion in a basaltic melt: Temperature dependence
Multicomponent diffusion in a basaltic melt: Temperature dependence
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玄武岩熔体中的多组分扩散：温度依赖性
DOI：
10.1016/j.chemgeo.2020.119700
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Guo, Chenghuan
Zhang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Guo, Chenghuan
Zhang
在1260 °C和0.5GPa以及1500 °C和1.0GPa条件下，在SiO_2-TiO_2-Al_2O_3-FeO-MgO-CaO-Na_2 O-K_2 O八组分玄武岩熔体中进行了18次成功的扩散偶实验。这些实验与先前在1350 °C和1.0 GPa下的数据相结合（Guo和Zhang，2018），以研究玄武岩熔体中多组分扩散的温度依赖性。有效的二元扩散系数的单调扩散配置文件的组件被提取，并显示出强烈的依赖于他们的反扩散组件，即使平均（或接口）的组成是相同的。通过同时拟合所有扩散偶实验的扩散曲线以及来自文献的适当数据获得1260 °C下的扩散矩阵。扩散偶和矿物溶解中的浓度分布的所有特征都被这个新的扩散矩阵很好地再现。在1500 °C下，仅使用扩散偶实验来获得扩散矩阵。扩散矩阵的特征向量用于讨论扩散（交换）机制，特征值表征扩散速率。从扩散矩阵的特征向量推断出1260和1500 °C下的扩散机制，并与Guo和Zhang（2018）中报道的1350 °C下的扩散机制进行比较。有迹象表明，在玄武质熔体中的扩散特征向量不依赖于温度，但复杂性是目前的一些特征向量。两个最慢的特征向量涉及交换SiO2和/或Al 2 O3与nonalkalis。第三慢的特征向量是由于二价氧化物与其他氧化物的交换。最快的特征向量是由于Na 2 O与其他氧化物组分的交换。一些特征值彼此相差<1/3，并且它们的特征向量不太好定义。我们将特征值的微小差异定义为近简并。在严格的数学退化中，当两个特征值相同时，特征向量不是唯一定义的，因为两个特征向量的任何线性组合也是特征向量。在近简并的情况下，需要更多的约束，无论是在更高的数据质量或更多的实验来解决的特征向量。我们尝试生成一组平均本征向量，假设其随温度变化而恒定。相应的特征值大致为Arkenian。因此，温度依赖的扩散矩阵可以大致预测。应用该方法预测了~1400 °C下橄榄石和钙长石溶解过程中玄武质熔体中的实验扩散分布，并取得了初步成功。我们进一步应用我们的扩散矩阵来研究在布什维尔德复杂的岩浆混合过程中的多组分扩散，并发现这种扩散可能会导致硫化物和Fesingle bondTi氧化物矿化的可能性增加。
Eighteen successful diffusion couple experiments in 8-component SiO2–TiO2–Al2O3–FeO–MgO–CaO–Na2O–K2O basaltic melts were conducted at 1260 °C and 0.5 GPa and at 1500 °C and 1.0 GPa. These experiments are combined with previous data at 1350 °C and 1.0 GPa (Guo and Zhang, 2018) to study the temperature dependence of multicomponent diffusion in basaltic melts. Effective binary diffusion coefficients of components with monotonic diffusion profiles were extracted and show a strong dependence on their counter-diffusing component even though the average (or interface) compositions are the same. The diffusion matrix at 1260 °C was obtained by simultaneously fitting diffusion profiles of all diffusion couple experiments as well as appropriate data from the literature. All features of concentration profiles in both diffusion couples and mineral dissolution are well reproduced by this new diffusion matrix. At 1500 °C, only diffusion couple experiments are used to obtain the diffusion matrix. Eigenvectors of the diffusion matrix are used to discuss the diffusion (exchange) mechanism, and eigenvalues characterize the diffusion rate. Diffusion mechanisms at both 1260 and 1500 °C are inferred from eigenvectors of diffusion matrices and compared with those at 1350 °C reported in Guo and Zhang (2018). There is indication that diffusion eigenvectors in basaltic melts do not depend much on temperature, but complexity is present for some eigenvectors. The two slowest eigenvectors involve the exchange of SiO2and/or Al2O3with nonalkalis. The third slowest eigenvector is due to the exchange of divalent oxides with other oxides. The fastest eigenvector is due to the exchange of Na2O with other oxide components. Some eigenvalues differ from each other by <1/3, and their eigenvectors are less well defined. We define small difference in eigenvalues as near degeneracy. In strict mathematical degeneracy when two eigenvalues are identical, eigenvectors are not uniquely defined because any linear combination of two eigenvectors is also an eigenvector. In the case of near degeneracy, more constraints either in terms of higher data quality or more experiments are needed to resolve the eigenvectors. We made a trial effort to generate a set of average eigenvectors, which are assumed to be constant as temperature varies. The corresponding eigenvalues are roughly Arrhenian. Thus, the temperature-dependent diffusion matrix can be roughly predicted. The method is applied to predict experimental diffusion profiles in basaltic melts during olivine and anorthite dissolution at ~1400 °C with preliminary success. We further applied our diffusion matrix to investigate multicomponent diffusion during magma mixing in the Bushveld Complex and found such diffusion may result in an increased likelihood of sulfide and Fesingle bondTi oxide mineralization.
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